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文档简介

数据库系统设计完整案例分析五、优化与扩展策略1.性能优化缓存层：商品基础信息（名称、价格、库存）用Redis缓存，设置5分钟过期（应对商品详情页高并发）；订单状态变更后异步更新缓存。SQL优化：避免`SELECT*`，减少JOIN次数（如订单详情可通过“订单表+订单商品表+商品表”一次JOIN完成）。慢查询分析：通过`EXPLAIN`分析SQL执行计划，优化索引（如发现`type=ALL`的全表扫描，需补充索引）。2.水平扩展（分库分表）当订单量超千万、单表性能下降时，采用分库分表：分库：按用户ID哈希分库（如`user_id%4`路由到4个库），降低单库压力。分表：订单表按时间（按月）或哈希（订单ID取模）分表，结合ShardingSphere等中间件实现透明访问。3.业务扩展支持多币种支付：在支付表新增`currency`字段（如CNY、USD），订单表`total_amount`保留原币种，统计时通过汇率转换。秒杀场景：单独设计“秒杀订单表”，采用Redis预扣库存+异步落库，避免冲击主库。六、案例效果与总结1.业务支撑能力单库单表支撑日订单10万+，分库分表后可扩展至日订单百万+。事务成功率99.99%，库存超卖率<0.01%（通过行锁与乐观锁结合实现）。2.设计关键点需求驱动：从业务流程（下单、支付、售后）倒推实体与关系，避免过度设计。范式与反范式平衡：核心表遵循3NF，业务特殊场景（如订单商品价格）合理冗余。索引与分区：按需创建索引（避免索引爆炸），大数据量时通过分区/分表线性扩展。3.经验沉淀数据库设计是业务理解+技术落地的结合：前期需深入业务流程（如订单生命周期），中期需平衡范式与性能，后期需预留扩展接口（如多币种、秒杀）。唯有持续跟踪业务增长，才能让数据库架构“活”起来。---注：实际项目中需结合团队技术栈（如PostgreSQL、MongoDB）、云原生架构（如

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